JP6457421B2 - シミュレーション結果を利用して学習を行う機械学習装置,機械システム,製造システムおよび機械学習方法 - Google Patents
シミュレーション結果を利用して学習を行う機械学習装置,機械システム,製造システムおよび機械学習方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6457421B2 JP6457421B2 JP2016075476A JP2016075476A JP6457421B2 JP 6457421 B2 JP6457421 B2 JP 6457421B2 JP 2016075476 A JP2016075476 A JP 2016075476A JP 2016075476 A JP2016075476 A JP 2016075476A JP 6457421 B2 JP6457421 B2 JP 6457421B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- machine
- control command
- machine learning
- learning
- determined
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
- B25J9/163—Programme controls characterised by the control loop learning, adaptive, model based, rule based expert control
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
- G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
- B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
- B25J9/1671—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by simulation, either to verify existing program or to create and verify new program, CAD/CAM oriented, graphic oriented programming systems
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
- B25J9/1697—Vision controlled systems
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
- G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
- G05B19/4063—Monitoring general control system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/39—Robotics, robotics to robotics hand
- G05B2219/39298—Trajectory learning
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/40—Robotics, robotics mapping to robotics vision
- G05B2219/40515—Integration of simulation and planning
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Numerical Control (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Description
前記シミュレータによる前記シミュレーションの実行結果に基づいて、前記制御指令を判定する第1判定器と、を備え、前記第1判定器は、前記シミュレーションの実行結果に問題がなければ、前記制御指令を良好と判定し、前記機械に対して良好と判定された前記制御指令の入力を実行し、前記シミュレーションの実行結果に問題があれば、前記制御指令を不良と判定し、前記機械に対して不良と判定された前記制御指令の入力を停止すると共に、前記第1判定器により得られた第1結果ラベルを、訓練データとして前記機械学習器に対して与えることで学習を行う機械学習装置が提供される。
また、本発明に係る第1実施形態によれば、機械学習により機械に対する制御指令を学習する機械学習装置であって、前記機械学習を行って前記制御指令を出力する機械学習器と、前記制御指令に基づいて、前記機械の作業動作のシミュレーションを実行するシミュレータと、前記シミュレータによる前記シミュレーションの実行結果に基づいて、前記制御指令を判定する第1判定器と、を備え、前記第1判定器は、前記シミュレーションの実行結果に問題がなければ、前記制御指令を良好と判定し、前記機械に対して良好と判定された前記制御指令の入力を実行し、前記シミュレーションの実行結果に問題があれば、前記制御指令を不良と判定し、前記機械に対して不良と判定された前記制御指令の入力を停止し、前記機械学習器の状態を、定期的または予め指定した条件成立時に第1状態として保存し、前記第1判定器による判定結果が良好になる頻度が低下した場合、前記機械学習器の状態を、前記第1状態に戻す機械学習装置も提供される。
また、本発明に係る第4実施形態によれば、機械学習により機械に対する制御指令を学習する機械学習方法であって、前記機械学習を行って前記制御指令を出力し、前記制御指令に基づいて、前記機械の作業動作のシミュレーションを実行し、前記シミュレーションの実行結果に基づいて、前記制御指令を判定し、前記シミュレーションの実行結果に問題がなければ、前記制御指令を良好と判定し、前記機械に対して良好と判定された前記制御指令の入力を実行し、前記シミュレーションの実行結果に問題があれば、前記制御指令を不良と判定し、前記機械に対して不良と判定された前記制御指令の入力を停止し、前記機械学習を行って出力する前記制御指令の状態を、定期的または予め指定した条件成立時に第1状態として保存し、前記シミュレーションの実行結果に基づく前記制御指令の判定結果が良好になる頻度が低下した場合、前記機械学習を行って出力する前記制御指令の状態を、前記第1状態に戻す機械学習方法も提供される。
12 ワーク
13 エンドエフェクタ
14 ロボット(機械)
15 三次元計測器
20 機械学習装置
21,25,55 機械学習器(ニューラルネットワーク)
22,52 シミュレータ
23,53 第1判定器
24,54 第2判定器
71 報酬計算部
72 価値関数更新部
Claims (15)
- 機械学習により機械に対する制御指令を学習する機械学習装置であって、
前記機械学習を行って前記制御指令を出力する機械学習器と、
前記制御指令に基づいて、前記機械の作業動作のシミュレーションを実行するシミュレータと、
前記シミュレータによる前記シミュレーションの実行結果に基づいて、前記制御指令を判定する第1判定器と、を備え、
前記第1判定器は、
前記シミュレーションの実行結果に問題がなければ、前記制御指令を良好と判定し、前記機械に対して良好と判定された前記制御指令の入力を実行し、
前記シミュレーションの実行結果に問題があれば、前記制御指令を不良と判定し、前記機械に対して不良と判定された前記制御指令の入力を停止すると共に、前記第1判定器により得られた第1結果ラベルを、訓練データとして前記機械学習器に対して与えることで学習を行う、
ことを特徴とする機械学習装置。 - 機械学習により機械に対する制御指令を学習する機械学習装置であって、
前記機械学習を行って前記制御指令を出力する機械学習器と、
前記制御指令に基づいて、前記機械の作業動作のシミュレーションを実行するシミュレータと、
前記シミュレータによる前記シミュレーションの実行結果に基づいて、前記制御指令を判定する第1判定器と、を備え、
前記第1判定器は、
前記シミュレーションの実行結果に問題がなければ、前記制御指令を良好と判定し、前記機械に対して良好と判定された前記制御指令の入力を実行し、
前記シミュレーションの実行結果に問題があれば、前記制御指令を不良と判定し、前記機械に対して不良と判定された前記制御指令の入力を停止し、
前記機械学習器の状態を、定期的または予め指定した条件成立時に第1状態として保存し、
前記第1判定器による判定結果が良好になる頻度が低下した場合、前記機械学習器の状態を、前記第1状態に戻す、
ことを特徴とする機械学習装置。 - 前記第1判定器による判定結果が不良の場合、
前記第1結果ラベルと共に、前記シミュレータから得られる計算結果データの一部または全てを含む第1状態量を、前記機械学習器に対して与えることで学習を行う、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習装置。 - さらに、
前記制御指令による前記機械の作業結果を判定する第2判定器を備え、
前記第1判定器による判定結果が良好の場合、
前記機械に対して前記第1判定器により良好と判定された前記制御指令の入力を実行すると共に、
前記第2判定器により得られる第2結果ラベルを、訓練データとして前記機械学習器に与えることで学習を行う、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記第1判定器による判定結果が良好の場合、
前記第2結果ラベルと共に、前記機械または周囲環境の状態を検出するセンサの出力データ,前記機械を制御する制御ソフトウェアの内部データ,および,前記センサの出力データまたは前記制御ソフトウェアの内部データに基づいて得られる計算データの少なくとも1つを含む第2状態量を、前記機械学習器に対して与えることで学習を行う、
ことを特徴とする請求項4に記載の機械学習装置。 - 前記第1判定器による判定結果が良好および不良を含む3つ以上の状態を取るとき、前記状態に基づいて前記制御指令に含まれる前記機械の指令速度を変化させる、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習器は、
前記機械の作業状態に基づいて報酬を計算する報酬計算部と、
前記制御指令の価値を定める価値関数を有し、前記報酬に基づいて前記価値関数を更新する価値関数更新部と、を含む、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、ニューラルネットワークを備える、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の機械学習装置、および、前記機械を備える機械システムであって、
前記機械を制御する制御装置と、
前記機械学習器,前記シミュレータおよび前記第1判定器を含む前記機械学習装置を有するコンピュータ装置と、を備え、
前記コンピュータ装置と、1台または複数台の前記機械がネットワークを介して接続される、
ことを特徴とする機械システム。 - 前記機械学習器の学習を、
前記機械による実際の生産作業中にも継続して行う、
ことを特徴とする請求項9に記載の機械システム。 - 前記機械学習器の学習を、
事前に実施して、前記機械による実際の生産作業中には行わない、
ことを特徴とする請求項9に記載の機械システム。 - 請求項9乃至請求項11のいずれか1項に記載の機械システムを複数備える製造システムであって、
前記機械学習装置は、それぞれの前記機械システムに設けられ、
複数の前記機械システムに設けられた複数の前記機械学習装置は、通信媒体を介して相互にデータを共有または交換するようになっている、
ことを特徴とする製造システム。 - 前記機械学習装置は、クラウドサーバ上に存在する、
ことを特徴とする請求項12に記載の製造システム。 - 機械学習により機械に対する制御指令を学習する機械学習方法であって、
前記機械学習を行って前記制御指令を出力し、
前記制御指令に基づいて、前記機械の作業動作のシミュレーションを実行し、
前記シミュレーションの実行結果に基づいて、前記制御指令を判定し、
前記シミュレーションの実行結果に問題がなければ、前記制御指令を良好と判定し、前記機械に対して良好と判定された前記制御指令の入力を実行し、
前記シミュレーションの実行結果に問題があれば、前記制御指令を不良と判定し、前記機械に対して不良と判定された前記制御指令の入力を停止すると共に、前記制御指令を不良と判定したことに基づく第1結果ラベルを、訓練データとして前記機械学習器に対して与えることで学習を行う、
ことを特徴とする機械学習方法。 - 機械学習により機械に対する制御指令を学習する機械学習方法であって、
前記機械学習を行って前記制御指令を出力し、
前記制御指令に基づいて、前記機械の作業動作のシミュレーションを実行し、
前記シミュレーションの実行結果に基づいて、前記制御指令を判定し、
前記シミュレーションの実行結果に問題がなければ、前記制御指令を良好と判定し、前記機械に対して良好と判定された前記制御指令の入力を実行し、
前記シミュレーションの実行結果に問題があれば、前記制御指令を不良と判定し、前記機械に対して不良と判定された前記制御指令の入力を停止し、
前記機械学習を行って出力する前記制御指令の状態を、定期的または予め指定した条件成立時に第1状態として保存し、
前記シミュレーションの実行結果に基づく前記制御指令の判定結果が良好になる頻度が低下した場合、前記機械学習を行って出力する前記制御指令の状態を、前記第1状態に戻す、
ことを特徴とする機械学習方法。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016075476A JP6457421B2 (ja) | 2016-04-04 | 2016-04-04 | シミュレーション結果を利用して学習を行う機械学習装置,機械システム,製造システムおよび機械学習方法 |
DE102017002996.2A DE102017002996B4 (de) | 2016-04-04 | 2017-03-28 | Maschinenlernvorrichtung, die ein lernen unter verwendung eines simulationsergebnisses durchführt, maschinensystem, herstellungssystem und maschinenlernverfahren |
US15/472,395 US10317854B2 (en) | 2016-04-04 | 2017-03-29 | Machine learning device that performs learning using simulation result, machine system, manufacturing system, and machine learning method |
CN201710213188.1A CN107263464B (zh) | 2016-04-04 | 2017-04-01 | 机器学习装置、机械系统、制造系统以及机器学习方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016075476A JP6457421B2 (ja) | 2016-04-04 | 2016-04-04 | シミュレーション結果を利用して学習を行う機械学習装置,機械システム,製造システムおよび機械学習方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017185577A JP2017185577A (ja) | 2017-10-12 |
JP6457421B2 true JP6457421B2 (ja) | 2019-01-23 |
Family
ID=59886008
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016075476A Active JP6457421B2 (ja) | 2016-04-04 | 2016-04-04 | シミュレーション結果を利用して学習を行う機械学習装置,機械システム,製造システムおよび機械学習方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10317854B2 (ja) |
JP (1) | JP6457421B2 (ja) |
CN (1) | CN107263464B (ja) |
DE (1) | DE102017002996B4 (ja) |
Families Citing this family (55)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9069725B2 (en) | 2011-08-19 | 2015-06-30 | Hartford Steam Boiler Inspection & Insurance Company | Dynamic outlier bias reduction system and method |
CA3116974A1 (en) | 2014-04-11 | 2015-10-15 | Hartford Steam Boiler Inspection And Insurance Company | Improving future reliability prediction based on system operational and performance data modelling |
US10580735B2 (en) | 2016-10-07 | 2020-03-03 | Xcelsis Corporation | Stacked IC structure with system level wiring on multiple sides of the IC die |
US10672745B2 (en) | 2016-10-07 | 2020-06-02 | Xcelsis Corporation | 3D processor |
US10672663B2 (en) | 2016-10-07 | 2020-06-02 | Xcelsis Corporation | 3D chip sharing power circuit |
US10600691B2 (en) | 2016-10-07 | 2020-03-24 | Xcelsis Corporation | 3D chip sharing power interconnect layer |
US10580757B2 (en) | 2016-10-07 | 2020-03-03 | Xcelsis Corporation | Face-to-face mounted IC dies with orthogonal top interconnect layers |
KR102512017B1 (ko) | 2016-10-07 | 2023-03-17 | 엑셀시스 코포레이션 | 직접-접합된 네이티브 상호접속부 및 능동 베이스 다이 |
US10607136B2 (en) | 2017-08-03 | 2020-03-31 | Xcelsis Corporation | Time borrowing between layers of a three dimensional chip stack |
JP2019086928A (ja) * | 2017-11-06 | 2019-06-06 | ファナック株式会社 | 制御装置及び機械学習装置 |
CN107918283B (zh) * | 2017-12-12 | 2021-03-26 | 海南师范大学 | 一种批次注塑过程抗干扰的混杂稳定控制器设计方法 |
JP6933167B2 (ja) * | 2018-03-14 | 2021-09-08 | オムロン株式会社 | ロボットの制御装置 |
JP6911798B2 (ja) | 2018-03-15 | 2021-07-28 | オムロン株式会社 | ロボットの動作制御装置 |
CN108510081A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-09-07 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 机器学习方法和平台 |
JP6810087B2 (ja) * | 2018-03-29 | 2021-01-06 | ファナック株式会社 | 機械学習装置、機械学習装置を用いたロボット制御装置及びロボットビジョンシステム、並びに機械学習方法 |
US10875176B2 (en) | 2018-04-04 | 2020-12-29 | Kuka Systems North America Llc | Process control using deep learning training model |
CN110390845A (zh) * | 2018-04-18 | 2019-10-29 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 虚拟环境下机器人训练方法及装置、存储介质及计算机系统 |
JP7091820B2 (ja) * | 2018-05-14 | 2022-06-28 | オムロン株式会社 | 制御システム、学習データ作成装置、学習装置および判定装置 |
EP3804918A4 (en) * | 2018-05-25 | 2022-03-30 | Kawasaki Jukogyo Kabushiki Kaisha | ROBOT SYSTEM AND ADDITIONAL LEARNING METHOD |
JP7039389B2 (ja) * | 2018-05-25 | 2022-03-22 | 川崎重工業株式会社 | ロボットシステム及びロボット制御方法 |
CN112135719B (zh) * | 2018-06-14 | 2023-08-22 | 雅马哈发动机株式会社 | 机器学习装置以及具备该机器学习装置的机器人系统 |
US11133110B2 (en) * | 2018-06-21 | 2021-09-28 | Healthhelp, Llc | Systems and methods for assessing whether medical procedures should be approved |
JP7398373B2 (ja) | 2018-07-04 | 2023-12-14 | 株式会社Preferred Networks | 制御装置、システム、制御方法、及びプログラム |
JP7191569B2 (ja) * | 2018-07-26 | 2022-12-19 | Ntn株式会社 | 把持装置 |
EP3611578B1 (en) * | 2018-08-14 | 2022-04-06 | OMRON Corporation | Industrial pc device and method for operating an industrial pc device |
JP7175682B2 (ja) * | 2018-09-06 | 2022-11-21 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 診断支援装置、診断支援システム、診断支援方法、及び診断支援プログラム |
WO2020050405A1 (ja) * | 2018-09-07 | 2020-03-12 | Ntn株式会社 | 作業装置 |
JP7125745B2 (ja) * | 2018-09-14 | 2022-08-25 | 学校法人早稲田大学 | 自律型作業支援ロボットの環境適応性強化システム、動作シミュレーション装置及びそのプログラム |
US11636292B2 (en) | 2018-09-28 | 2023-04-25 | Hartford Steam Boiler Inspection And Insurance Company | Dynamic outlier bias reduction system and method |
JP7110884B2 (ja) * | 2018-10-01 | 2022-08-02 | オムロン株式会社 | 学習装置、制御装置、学習方法、及び学習プログラム |
DE102019006725B4 (de) * | 2018-10-02 | 2023-06-01 | Fanuc Corporation | Steuereinrichtung und Steuersystem |
CN113039494A (zh) * | 2018-11-13 | 2021-06-25 | Abb瑞士股份有限公司 | 用于将机器学习应用于应用的方法和系统 |
EP3880411A1 (en) * | 2018-11-13 | 2021-09-22 | ABB Schweiz AG | A method and a system for applying machine learning to an application |
JP6915605B2 (ja) * | 2018-11-29 | 2021-08-04 | オムロン株式会社 | 画像生成装置、ロボット訓練システム、画像生成方法、及び画像生成プログラム |
US11584020B2 (en) * | 2018-12-04 | 2023-02-21 | Cloudminds Robotics Co., Ltd. | Human augmented cloud-based robotics intelligence framework and associated methods |
CA3121735A1 (en) * | 2018-12-04 | 2020-06-11 | Cavendish Nuclear Limited | Improvements in and relating to control apparatus |
JP6997068B2 (ja) * | 2018-12-19 | 2022-01-17 | ファナック株式会社 | ロボット制御装置、ロボット制御システム、及びロボット制御方法 |
TWI709922B (zh) * | 2018-12-21 | 2020-11-11 | 財團法人工業技術研究院 | 基於模型之機器學習系統 |
JP7252787B2 (ja) | 2019-02-28 | 2023-04-05 | 川崎重工業株式会社 | 機械学習モデル運用管理システム及び機械学習モデル運用管理方法 |
US11763191B2 (en) * | 2019-08-20 | 2023-09-19 | The Calany Holding S. À R.L. | Virtual intelligence and optimization through multi-source, real-time, and context-aware real-world data |
US11615348B2 (en) | 2019-09-18 | 2023-03-28 | Hartford Steam Boiler Inspection And Insurance Company | Computer-based systems, computing components and computing objects configured to implement dynamic outlier bias reduction in machine learning models |
JP7399269B2 (ja) | 2019-09-18 | 2023-12-15 | ハートフォード スチーム ボイラー インスペクション アンド インシュアランス カンパニー | 機械学習モデルにおいて動的外れ値偏り低減を実装するように構成されるコンピュータベースシステム、コンピュータコンポーネント及びコンピュータオブジェクト |
US11328177B2 (en) | 2019-09-18 | 2022-05-10 | Hartford Steam Boiler Inspection And Insurance Company | Computer-based systems, computing components and computing objects configured to implement dynamic outlier bias reduction in machine learning models |
US11645498B2 (en) | 2019-09-25 | 2023-05-09 | International Business Machines Corporation | Semi-supervised reinforcement learning |
WO2021084587A1 (ja) * | 2019-10-28 | 2021-05-06 | 株式会社安川電機 | 機械学習データ生成装置、機械学習装置、作業システム、コンピュータプログラム、機械学習データ生成方法及び作業機械の製造方法 |
US11599299B2 (en) | 2019-11-19 | 2023-03-07 | Invensas Llc | 3D memory circuit |
US11525596B2 (en) | 2019-12-23 | 2022-12-13 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Methods and systems for training HVAC control using simulated and real experience data |
EP3907171B1 (en) * | 2020-05-06 | 2022-07-06 | Hiab AB | A crane, a vehicle, and a method for the crane |
EP4214584A4 (en) * | 2020-08-20 | 2024-05-15 | Hitachi Vantara Llc | SYSTEMS AND METHODS FOR AN AUTOMATED DATA SCIENCE PROCESS |
TWI757999B (zh) * | 2020-12-04 | 2022-03-11 | 國立陽明交通大學 | 即時避障系統、即時避障方法及具有即時避障功能的無人載具 |
JP7359176B2 (ja) * | 2021-03-03 | 2023-10-11 | 横河電機株式会社 | 判定装置、判定方法、および、判定プログラム |
JP7363839B2 (ja) * | 2021-03-09 | 2023-10-18 | 横河電機株式会社 | 制御装置、制御方法、および、制御プログラム |
JP2022143969A (ja) * | 2021-03-18 | 2022-10-03 | 株式会社東芝 | データ生成装置、データ生成方法、制御装置、制御方法及びプログラム |
CN117999153A (zh) * | 2021-09-15 | 2024-05-07 | 雅马哈发动机株式会社 | 图像处理装置、元件把持系统、图像处理方法和元件把持方法 |
DE102022212198A1 (de) | 2022-11-16 | 2024-05-16 | Kuka Deutschland Gmbh | Anpassung einer Greifsimulation durch Parameteridentifikation in der realen Welt |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5137537A (ja) | 1974-09-26 | 1976-03-29 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | |
US5673367A (en) * | 1992-10-01 | 1997-09-30 | Buckley; Theresa M. | Method for neural network control of motion using real-time environmental feedback |
JPH09319420A (ja) | 1996-05-31 | 1997-12-12 | Ricoh Co Ltd | 組立ロボット |
JP3363846B2 (ja) * | 1999-08-27 | 2003-01-08 | 富士通株式会社 | 実世界情報データベース構築方法及び装置と自律移動走行体学習方法 |
JP3782679B2 (ja) * | 2001-05-09 | 2006-06-07 | ファナック株式会社 | 干渉回避装置 |
JP2004116351A (ja) * | 2002-09-25 | 2004-04-15 | Fuji Heavy Ind Ltd | 制御パラメータの最適化システム |
JP2007280054A (ja) * | 2006-04-06 | 2007-10-25 | Sony Corp | 学習装置および学習方法、並びにプログラム |
JP5137537B2 (ja) | 2007-11-28 | 2013-02-06 | 三菱電機株式会社 | ロボットの作業動作最適化装置 |
CN101623865A (zh) * | 2009-07-08 | 2010-01-13 | 北京工业大学 | 独轮机器人系统及其控制方法 |
JP5454221B2 (ja) * | 2010-02-24 | 2014-03-26 | 株式会社Ihi | 多関節ロボットの駆動制御方法及び多関節ロボットの配線配管保護装置 |
CN101973031B (zh) * | 2010-08-24 | 2013-07-24 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 云机器人系统及实现方法 |
JP5623358B2 (ja) * | 2011-09-06 | 2014-11-12 | 三菱電機株式会社 | ワーク取り出し装置 |
JP5931685B2 (ja) * | 2012-10-12 | 2016-06-08 | 日本電信電話株式会社 | ロボット協調搬送計画装置、方法、プログラム |
JP5765355B2 (ja) * | 2013-03-18 | 2015-08-19 | 株式会社安川電機 | ロボットピッキングシステム及び被加工物の製造方法 |
US9008840B1 (en) * | 2013-04-19 | 2015-04-14 | Brain Corporation | Apparatus and methods for reinforcement-guided supervised learning |
JP6429450B2 (ja) * | 2013-10-31 | 2018-11-28 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法 |
US9524418B2 (en) * | 2014-06-05 | 2016-12-20 | Promethean Limited | Systems and methods for detecting, identifying and tracking objects and events over time |
-
2016
- 2016-04-04 JP JP2016075476A patent/JP6457421B2/ja active Active
-
2017
- 2017-03-28 DE DE102017002996.2A patent/DE102017002996B4/de active Active
- 2017-03-29 US US15/472,395 patent/US10317854B2/en active Active
- 2017-04-01 CN CN201710213188.1A patent/CN107263464B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE102017002996B4 (de) | 2020-08-27 |
CN107263464B (zh) | 2020-02-28 |
CN107263464A (zh) | 2017-10-20 |
JP2017185577A (ja) | 2017-10-12 |
US10317854B2 (en) | 2019-06-11 |
US20170285584A1 (en) | 2017-10-05 |
DE102017002996A1 (de) | 2017-10-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6457421B2 (ja) | シミュレーション結果を利用して学習を行う機械学習装置,機械システム,製造システムおよび機械学習方法 | |
US11511420B2 (en) | Machine learning device, robot system, and machine learning method for learning operation program of robot | |
JP6031202B1 (ja) | 製造機械の異常の原因を発見するセル制御装置 | |
US11429854B2 (en) | Method and device for a computerized mechanical device | |
JP6542839B2 (ja) | 制御装置及び機械学習装置 | |
JP6148316B2 (ja) | 故障条件を学習する機械学習方法及び機械学習装置、並びに該機械学習装置を備えた故障予知装置及び故障予知システム | |
JP6438450B2 (ja) | レーザ加工ロボットの加工順序を学習する機械学習装置、ロボットシステムおよび機械学習方法 | |
JP6616170B2 (ja) | コアシートの積層動作を学習する機械学習器、積層コア製造装置、積層コア製造システムおよび機械学習方法 | |
US20210073096A1 (en) | Three-dimensional space monitoring device and three-dimensional space monitoring method | |
US20210114209A1 (en) | Robot control device, and method and non-transitory computer-readable storage medium for controlling the same | |
JP2019185125A (ja) | 制御装置及び機械学習装置 | |
US20210107144A1 (en) | Learning method, learning apparatus, and learning system | |
CN112847336B (zh) | 动作学习方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN114599488A (zh) | 机器学习数据生成装置、机器学习装置、作业系统、计算机程序、机器学习数据生成方法及作业机的制造方法 | |
US11203116B2 (en) | System and method for predicting robotic tasks with deep learning | |
US20220143836A1 (en) | Computer-readable recording medium storing operation control program, operation control method, and operation control apparatus | |
JP6731603B1 (ja) | 検査システム | |
CN117348577B (zh) | 一种生产工艺仿真检测方法、装置、设备以及介质 | |
US20220297298A1 (en) | Data generation device, data generation method, control device, control method, and computer program product | |
US20240005060A1 (en) | Simulation device, storage medium having simulation program and method | |
CN114080304B (zh) | 控制装置、控制方法及控制程序 | |
WO2023157235A1 (ja) | 計算装置 | |
JP7060546B2 (ja) | 歯当たり位置調整量推定装置、機械学習装置、ロボットシステム及び歯当たり位置調整量推定システム | |
US20210326754A1 (en) | Storage medium, learning method, and information processing apparatus | |
US20240054393A1 (en) | Learning Device, Learning Method, Recording Medium Storing Learning Program, Control Program, Control Device, Control Method, and Recording Medium Storing Control Program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180328 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180417 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180614 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20180918 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181019 |
|
A911 | Transfer of reconsideration by examiner before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20181029 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20181204 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181220 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6457421 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |